plt.title('point cloud')
#利用xyz的值，生成每个点的相应坐标（x,y,z）
ax.scatter(x,y,z,c='b',marker='.',s=2,linewidth=0,alpha=1,cmap='spectral')
ax.axis('scaled')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#打开点云数据文件f=open('RawXYZ.xyz','r')point=f.read()f.close()#数据预处理l1=point.replace('\n',',')#将数据以“，”进行分割...
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.animation import FuncAnimation
f=open('data.txt','r')
point=f.read()
f.close()
要在
Python
中展示
三维
点云
数据
，可以使用 Matplotlib 库的 mplot3d 模块。该模块提供了 Axes3D 类，可以用于创建
三维
坐标轴。以下是一个简单的例子：
```
python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 创建
三维
坐标轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 生成随机
数据
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
z = np.random.normal(size=100)
# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)
# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
#
显示
图像
plt.show()
在这个例子中，我们首先创建了一个
三维
坐标轴，然后生成了一些随机
数据
，并使用 scatter() 函数绘制了
三维
散点图。最后，我们设置了坐标轴的标签，并调用 show() 函数
显示
图像。
